【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，特别是一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法及装置。
技术介绍
1、在军事通信和无人机控制等领域，干扰抑制技术至关重要。随着电子战技术的发展，扫频干扰成为一种复杂且难以抑制的干扰方式。扫频干扰通过在频谱范围内连续变化频率干扰通信信号，尤其对采用频率跳变的无人机控制系统影响显著，可能导致信号丢失或误检测。现有的静态滤波器方法因缺乏对动态频率变化的适应性，难以有效应对此类干扰；传统的自适应滤波技术如最小均方(lms)算法在低信噪比环境下性能受限，无法提供高精度的干扰抑制效果。
2、为解决这些不足，瞬时频率估计技术逐渐受到关注。它能够实时追踪干扰频率变化，为自适应滤波器提供动态参考。然而，当前的瞬时频率估计与抑制方法在多干扰共存下效果有限。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法及装置，在跳频无人机遥控信号存在的情况下，通过数字的方法估算扫频干扰信号的瞬时频率，并通过自适应滤波器进行干扰信号抑制，从而在接收信号的同时有效减少干扰。本专利技术大大抑制了无人机接受到的目标信号中的干扰，为通信设备在自干扰抑制和电子攻击场景下提高无线通信系统的鲁棒性和信号接收精度提供了强大的平台支撑与数字计算方法。
2、本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：
3、第一方面，根据本专利技术提出的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，包括：
4、估计线性调频在无
5、根据估计的瞬时功率在数字域中重构干扰信号；
6、通过自适应滤波将干扰信号从无人机遥控器信号中减去。
7、作为本专利技术所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法进一步优化方案，估计的瞬时频率为：
8、
9、其中，为干扰信号在n时刻的相位值，为干扰信号在n-1时刻的相位值，x(n)为干扰信号在n时刻的值，x*(n-1)为干扰信号在n-1时刻的值的共轭，为采用单项差分运算法估计的瞬时频率。
10、作为本专利技术所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法进一步优化方案，采用加权相位差估计器估计瞬时频率，使用平滑滤波和时间平均的方法来降低干扰信号的方差，对于信噪比足够达到克拉美—罗界的平稳信号，加权相位差估计器给出为：
11、
12、其中，为采用加权相位差估计器估计的瞬时频率，hn为第n个平滑窗口，n为窗口总大小。
13、作为本专利技术所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法进一步优化方案，
14、
15、作为本专利技术所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法进一步优化方案，重构干扰信号x(t)，x(t)如下：
16、
17、其中，a(t)为干扰信号的瞬时振幅，w0是与中心频率有关的参数，φ0为初始相位，ψ为扫频速率，t为时间，j为虚数单位，w0是本地重构时用进行赋值的。
18、作为本专利技术所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法进一步优化方案，针对大信噪比场景，使用归一化最小均方差法方法来更新自适应滤波的过滤器抽头以实现自适应功能。
19、第二方面，一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制装置，包括估计模块、重构模块和干扰抑制模块；其中，
20、估计模块，用于估计线性调频在无人机遥控器信号的整个带宽上的瞬时频率；
21、重构模块，用于根据估计的瞬时功率在数字域中重构干扰信号；
22、干扰抑制模块，用于通过自适应滤波将干扰信号从无人机遥控器信号中减去。
23、作为本专利技术所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制装置进一步优化方案，采用fir滤波器来实现自适应滤波，自适应滤波采用归一化最小均方算法nlms以动态调整fir滤波器参数。
24、第三方面，本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器，以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面或其对应的任一实施方式的面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法的步骤。
25、第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面或其对应的任一实施方式的面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法的步骤。
26、本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
27、(1)本专利技术提出的扫频干扰抑制方法基于自适应滤波技术，与现有技术中的静态干扰抑制方法相比，能够有效应对非固定窄带干扰，尤其是扫频干扰(如线性频率调制信号)。现有的干扰抑制技术主要针对恒定频率或固定带宽的干扰信号，而本专利技术通过实时估算干扰信号的瞬时频率，能够适应频率跳变的干扰信号特性，显著提高了干扰抑制的准确性和鲁棒性。
28、(2)本专利技术中使用的瞬时频率估计方法精确地捕捉扫频信号的频率变化，通过公式实现对干扰信号的实时重建，并通过自适应滤波技术进行干扰信号的滤波处理。这种动态的频率跟踪方法相比传统的固定频率滤波器，具有更强的适应能力，特别是在无人机遥控系统频率跳变等复杂应用场景中，能够同时保持干扰抑制与信号检测的稳定性。
29、(3)与现有的广泛采用的最小均方算法(lms)相比，本专利技术选择了归一化最小均方算法(nlms)，更适合于低信噪比场景下的干扰抑制，并能有效减少误差的累积，提高了滤波的精度。这种改进显著提升了系统的抗干扰能力，使得无人机遥控信号在存在较强干扰的情况下仍然能够正常接收。
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1.一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，估计的瞬时频率为：
3.根据权利要求2所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，采用加权相位差估计器估计瞬时频率，使用平滑滤波和时间平均的方法来降低干扰信号的方差，对于信噪比足够达到克拉美—罗界的平稳信号，加权相位差估计器给出为：
4.根据权利要求3所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，重构干扰信号x(t)，x(t)如下：
6.根据权利要求1所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，针对大信噪比场景，使用归一化最小均方差法方法来更新自适应滤波的过滤器抽头以实现自适应功能。
7.一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制装置，其特征在于，包括估计模块、重构模块和干扰抑制模块；其中，
8.根据权利要求7所述的一种面向无人机遥控信号
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器，以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，估计的瞬时频率为：
3.根据权利要求2所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，采用加权相位差估计器估计瞬时频率，使用平滑滤波和时间平均的方法来降低干扰信号的方差，对于信噪比足够达到克拉美—罗界的平稳信号，加权相位差估计器给出为：
4.根据权利要求3所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，重构干扰信号x(t)，x(t)如下：
6.根据权利要求1所述的一种面向无人机遥控信号的扫频干扰抑制方法，其特征在于，针对大信噪比场景，使用归一化最小均方差法方法来更新自...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨博杰，陈向东，张梦瑶，石帅，
申请(专利权)人：国网信息通信产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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